Detector y removedor de marcas de agua Claude

Un eliminador de marcas de agua Claude elimina los caracteres Unicode invisibles del texto para que lo que pegas sea exactamente lo que ves. Los caracteres invisibles son puntos de código reales que no ocupan ancho en la pantalla: ensambladores de ancho cero, los 256 selectores de variación, controles bidireccionales, caracteres de etiqueta y puntos de código de uso privado. Sobreviven a copiar y pegar, viajan a través de campos de correo electrónico y CMS, y son contados por cada programa que mide una cadena, razón por la cual una clave JSON deja de coincidir, falla una comparación de contraseñas o una diferencia muestra dos líneas de apariencia idéntica como diferentes.

Esta herramienta realiza dos trabajos. El detector escanea su texto e informa cada carácter invisible que encuentra, agrupado por clase, con su punto de código exacto y cuántas veces ocurre, para que pueda ver lo que hay allí antes de cambiar algo. Luego, el removedor elimina las clases que elija y devuelve el texto limpio. Ambos se ejecutan completamente en su navegador: nada se carga, registra ni almacena, lo cual importa cuando el texto que está limpiando es un borrador inédito, un contrato o un registro de cliente.

Una cosa sobre la que vale la pena ser preciso, porque la mayoría de las páginas sobre este tema no lo son. La marca de agua de texto oficial de Claude, introducida en agosto de 2026, no está hecha de caracteres invisibles. Es una marca de agua estadística: las elecciones de tokens se modifican según una clave que contiene Anthropic, y la señal se distribuye en cientos de palabras en lugar de almacenarse en un solo carácter. Eso significa que ninguna herramienta del lado del cliente puede eliminarlo eliminando caracteres, y ningún verificador del lado del cliente puede confirmar su presencia o ausencia sin esa clave. Cualquiera que afirme lo contrario está describiendo otra cosa.

Lo que esta herramienta elimina es el Unicode invisible que realmente aparece en la salida de IA, en el texto pegado de documentos y archivos PDF, y en cualquier cosa que haya pasado por un editor de texto enriquecido. Ese es un problema real y separado, y es el que rompe su código. El mismo escaneo funciona con la salida de Claude, ChatGPT, Gemini y cualquier otro modelo, porque los caracteres invisibles son propiedad del texto, no del modelo que lo produjo.

Úselo para limpiar sus propios borradores antes de que entren en una base de datos, para desinfectar el texto antes de una comparación de cadenas, para verificar por qué una carga útil JSON no se analizará o para auditar el contenido que le han entregado y del que no puede dar fe. La tabla de hallazgos también sirve como explicación: cada clase dice lo que hacen esos personajes y por qué es importante su presencia.